henry 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

DeepSeek這小子最精了，當(dāng)全世界都在盯著他的GitHub倉庫，等待V4時(shí)——

他和北大、清華在ArXiv悄咪咪地上了一篇論文，發(fā)布了一個(gè)全新的針對智能體的推理框架：DualPath

而且就跟前幾天曝出的算力話題相關(guān)。

DualPath的核心在于解決Agent長文本推理場景下的I/O瓶頸，通過優(yōu)化從外部存儲加載KV-Cache的速度，確保計(jì)算資源不被存儲讀取拖累。

它改變了傳統(tǒng)的存儲至預(yù)填充引擎（Storage-to-Prefill）單路徑加載模式，引入了存儲至解碼引擎（Storage-to-Decode）的第二條路徑。

通過利用解碼引擎閑置的存儲網(wǎng)卡（SNIC）帶寬讀取緩存，并配合高速計(jì)算網(wǎng)絡(luò)（RDMA）將其傳輸至預(yù)填充引擎，DualPath實(shí)現(xiàn)了集群存儲帶寬的全局池化與動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡。

在660B規(guī)模的生產(chǎn)級模型的實(shí)測中，DualPath表現(xiàn)驚人：

離線推理吞吐量提高了1.87倍，在線服務(wù)吞吐量平均提升1.96倍

在高負(fù)載下，首字延遲（TTFT）大幅優(yōu)化，而 Token間的生成速度（TPOT）幾乎不受任何干擾。

接下來，我們一起來看。

雙路徑加載 (Dual-Path Loading)

總的來說，DualPath是一個(gè)專門為智能體系統(tǒng)設(shè)計(jì)的推理框架，它的核心洞見是——

KV-Cache的加載不必以預(yù)填充為中心

在以往的理解中，誰負(fù)責(zé)計(jì)算誰就去搬數(shù)據(jù)。但DualPath認(rèn)為，緩存可以先加載到解碼引擎中，再通過高性能RDMA網(wǎng)絡(luò)傳輸至預(yù)填充引擎。

通過在兩條路徑間動(dòng)態(tài)選擇，DualPath重新分配了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，緩解了預(yù)填充側(cè)的帶寬壓力。

那么，為什么要費(fèi)這么大勁去“繞路”？

之所以這樣做，是因?yàn)樵诋?dāng)前的智能體應(yīng)用中，對話輪數(shù)多且上下文長，KV-Cache命中率通常高達(dá)95%以上。

這意味著，每一輪對話都要搬運(yùn)海量的“舊記憶”，推理性能的瓶頸已經(jīng)從“計(jì)算”轉(zhuǎn)移到了“搬運(yùn)”上

在現(xiàn)有的預(yù)填充-解碼分離（PD-disaggregated）架構(gòu)中，所有的加載任務(wù)都擁擠在預(yù)填充引擎（PE）的存儲網(wǎng)卡上，導(dǎo)致帶寬瞬間飽和；

與此同時(shí)，解碼引擎（DE）的存儲網(wǎng)卡卻在閑置，造成了嚴(yán)重的資源錯(cuò)配。

更進(jìn)一步的，當(dāng)前GPU算力的增長遠(yuǎn)快于網(wǎng)絡(luò)帶寬和HBM容量的增長，也加劇了I/O限制。

正如英偉達(dá)首席科學(xué)家Bill Dally、谷歌架構(gòu)師Jeff Dean等大佬反復(fù)強(qiáng)調(diào)的：計(jì)算是免費(fèi)的，但數(shù)據(jù)移動(dòng)是昂貴的。

針對這些問題，DualPath構(gòu)建了創(chuàng)新的雙路徑模型：

• 路徑 A（傳統(tǒng)）：存儲→PE，緩存直接讀入預(yù)填充引擎。
• 路徑 B（新增）：存儲→DE→PE，緩存先讀入解碼引擎的緩沖池，再通過RDMA傳輸給預(yù)填充引擎。

在架構(gòu)組成上：

• 推理引擎： 每個(gè)引擎管理一塊GPU，嚴(yán)格區(qū)分為預(yù)填充（PE）和解碼（DE）。
• 流量管理器： 負(fù)責(zé)H2D/D2H拷貝、引擎間傳輸以及SNIC存儲讀寫。
• 中央調(diào)度器： 擔(dān)任“大腦”角色，實(shí)時(shí)決策每一條請求該走哪條路，從而實(shí)現(xiàn)全局帶寬的最大化利用。

核心技術(shù)方案：存儲至解碼路徑

如上所述，DualPath推理系統(tǒng)的核心在于打破了傳統(tǒng)的“存儲至預(yù)填充”單路徑模式，創(chuàng)新性地引入了“存儲至解碼”路徑

該設(shè)計(jì)允許KV-Cache先加載至解碼引擎（DE），再通過高帶寬計(jì)算網(wǎng)絡(luò)（RDMA）無損傳輸給預(yù)填充引擎（PE）。

通過在兩條路徑間動(dòng)態(tài)分配負(fù)載，系統(tǒng)將集群中原本閑置的解碼側(cè)存儲網(wǎng)卡（SNIC）帶寬徹底釋放，構(gòu)建起一個(gè)全局可調(diào)度的存儲I/O資源池。

具體來說，為了支持層級流式處理，DualPath在PE和DE上均分配了少量DRAM緩沖區(qū)（PE/DE Buffer），并針對不同階段設(shè)計(jì)了精細(xì)的數(shù)據(jù)流：

• PE讀取路徑： 命中Token的KV-Cache從存儲讀入PE緩沖區(qū)。在每層計(jì)算前，該層緩存?zhèn)鬏斨罰E HBM，與計(jì)算過程重疊執(zhí)行。計(jì)算完成后，全量KV-Cache傳回DE緩沖區(qū)以形成完整上下文。
• DE讀取路徑： KV-Cache直接進(jìn)入DE緩沖區(qū)。在PE預(yù)填充期間，對應(yīng)層的緩存跨節(jié)點(diǎn)傳輸至PE HBM（計(jì)算重疊）。計(jì)算結(jié)束后，PE僅需傳回新生成的KV-Cache片段與DE原有緩存合并。
• 解碼與持久化： DE緩沖區(qū)接收完整KV-Cache后啟動(dòng)解碼，執(zhí)行H2D拷貝并隨后釋放CPU內(nèi)存。雖然引入緩沖增加了DRAM壓力，但能顯著降低GPU顯存占用并優(yōu)化首字延遲（TTFT）。生成過程中，每累積滿一個(gè)Block（如 64 Token）即觸發(fā)異步持久化。

但就像前面提到的，“繞路”加載會帶來新問題：比如搬運(yùn)緩存的流量撞上了模型計(jì)算的通信，怎么辦？

對此，DualPath給出了兩套優(yōu)化方案：

首先是以計(jì)算網(wǎng)卡（CNIC）為中心的流量管理，強(qiáng)制所有流量通過配對的CNIC走GPUDirect RDMA路徑。

在InfiniBand或RoCE網(wǎng)絡(luò)中，利用虛擬層（VL/TC）技術(shù)，將推理通信設(shè)為“最高優(yōu)先級”并預(yù)留99%帶寬，讓緩存搬運(yùn)只能在間隙中“蹭”帶寬，確保互不干擾。

其次是自適應(yīng)請求調(diào)度器： 調(diào)度器會盯著每個(gè)節(jié)點(diǎn)的磁盤隊(duì)列長度和Token數(shù)。系統(tǒng)會優(yōu)先將任務(wù)分配給I/O壓力較小且計(jì)算負(fù)載較輕的節(jié)點(diǎn)，從根本上避免單側(cè)網(wǎng)卡或單點(diǎn)計(jì)算資源的擁塞。

在實(shí)驗(yàn)階段，DualPath在DeepSeek-V3、Qwen等模型上進(jìn)行了測試，場景覆蓋了離線Rollout和在線服務(wù)。

如開頭所說，在離線推理中，DualPath 將端到端吞吐量提高了高達(dá)1.87倍，在線服務(wù)吞吐量平均提升1.96倍，顯著降低了首字延遲（TTFT），且保持了極其穩(wěn)定的Token間延遲（TBT）。

總的來說，DualPath 證明了通過重新思考數(shù)據(jù)加載路徑可以有效突破當(dāng)前大模型推理的I/O墻。

它成功利用了解碼引擎原本被浪費(fèi)的I/O帶寬，配合自適應(yīng)調(diào)度和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牧髁扛綦x機(jī)制，在不增加硬件成本的前提下，大幅提升了智能體LLM推理系統(tǒng)的效率。

One more thing

這篇論文的第一作者吳永彤，是北京大學(xué)的博士生，師從金鑫教授。

他的研究方向聚焦于系統(tǒng)軟件與大模型基礎(chǔ)設(shè)施（LLM Infrastructure），尤其是推理系統(tǒng)的工程優(yōu)化與規(guī)模化部署。

他目前在DeepSeek系統(tǒng)組，參與下一代模型的推理基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，負(fù)責(zé)大規(guī)模軟件系統(tǒng)在多硬件平臺上的性能優(yōu)化。

此前，他還曾在騰訊、華盛頓大學(xué)，微軟亞研院等機(jī)構(gòu)實(shí)習(xí)。

[1]https://arxiv.org/pdf/2602.21548

[2]https://jokerwyt.github.io/